Microsoft sta investendo nel machine learning per migliorare le previsioni meteo. Invece di sviluppare un nuovo modello meteorologico autono

Microsoft sta investendo nel machine learning per migliorare le previsioni meteo. Invece di sviluppare un nuovo modello meteorologico autonomo, la ricerca di Microsoft usa l'apprendimento automatico per correggere i pregiudizi nei modelli esistenti. Un software open-source sviluppato da Microsoft fa proprio questo, andando a correggere gli errori nelle previsioni.

Un gruppo di ricerca guidato da Microsoft Research, l'Università di Toronto e il Massachusetts Institute of Technology ha creato un nuovo algoritmo di Intelligenza Artificiale che promette di estendere l'orizzonte delle previsioni meteo. I ricercatori coordinati da Judah Cohen del MIT e Lester Mackey di Microsoft Research hanno sviluppato un modello di apprendimento automatico che si basa sui dati passati per correggere gli errori dei modelli di previsione esistenti. Questa tecnologia raddoppia l'accuratezza per la finestra di previsione "substagionale" che va da due a sei settimane. MIT researchers and collaborators from Harvard, University of Toronto, Microsoft, and the European Center for Medium-Range Weather Forecasts (ECMWF) hanno sviluppato questo strato di post-elaborazione basato su machine learning.

Altre aziende come Google e Nvidia stanno sviluppando strumenti AI per le previsioni meteo. Google DeepMind, con il suo modello WeatherNext 3, si distingue per la capacità di attingere direttamente dalle immagini satellitari grezze. Questo permette al modello di generare previsioni ogni ora, aiutando a monitorare condizioni meteorologiche in rapido cambiamento come pioggia e neve. Un esempio della sua efficacia è stato l'uragano Isaias in Florida, dove DeepMind è arrivato prima dei modelli europei.

L'AI è sempre più rilevante nel migliorare le previsioni e i sistemi di allerta precoce, e anche nel gestire meglio l’emergenza, soprattutto considerando i 358 disastri naturali significativi registrati nel 2025 a livello globale, inclusi uragani, inondazioni, incendi, frane, terremoti, tsunami ed eruzioni vulcaniche.

Nel mio giornale non ho trovato notizie specifiche sulla tecnologia di machine learning di Microsoft per le previsioni meteo, ma ci sono articoli su altri sviluppi di Microsoft, come Copilot che diventa più intelligente e completo con Home, Code e Autopilot, e la produzione dei chip Maia 200 con i Maia 300 previsti per il 2027.

Penso che l'approccio di Microsoft, che si concentra sulla correzione dei bias nei modelli esistenti piuttosto che sulla creazione di un modello da zero, sia interessante. Potrebbe essere un modo più rapido ed efficiente per migliorare l'affidabilità delle previsioni a medio termine. La collaborazione con altre istituzioni di ricerca è un segnale positivo e l'estensione dell'orizzonte delle previsioni fino a sei settimane, con una doppia accuratezza, è un passo significativo che potrebbe avere un impatto reale sulla pianificazione e sulla gestione dei rischi legati al meteo. La capacità dell'AI di supportare la prevenzione e la gestione dei disastri naturali è un tema cruciale, e ogni miglioramento in questo campo è benvenuto.